一种亚音螺旋桨声场中间面快速算法

发展了一种改进的亚音螺旋桨声场中间面快速算法。通过引入薄翼假设,在时域里求解ＦｆｏｗｃｓＷｉｌｌｉａｍｓ＆Ｈａｗｋｉｎｇｓ（ＦＷ－Ｈ）方程,对处于自由空间中的亚音螺旋桨声场进行预测。数值计算结果表明,与目前广泛运用的全表面公式（ＳＦＳＭ）、旧中间面公式（ＯＭＳＭ））相比,新发展的快速近似算法（ＮＭＳＭ）所需计算时间和计算机内存约为ＳＦＳＭ方法的５０％,ＯＭＳＭ方法的５０～６０％。若与跨音消失球法（ＴＣＳＭ）相比,所需ＣＰＵ时间只有ＴＣＳＭ法的１０～１３％;而且计算结果也在工程精度允许范围内。在螺旋桨工程设计初期以及所需精度不太高的场合,该法不失为一种可靠的快速算法。     

采用超程时间建模的航空航天继电器寿命预测方法的研究

提出以电磁继电器超程时间为变量,运用时间序列回归分析和数理统计分析方法,建立航天密封继电器超程时间减小曲线寿命预测数学模型。预测和实测结果的比较,表明了该方法的有效性。     

单轴非线性连续疲劳损伤累积模型的研究

首先在连续疲劳损伤理论的基础上,根据疲劳损伤过程中金属材料韧性的变化特点,建立一种新的非线性疲劳损伤累积模型。该模型考虑了疲劳极限、平均应力以及损伤参量与加载参数的不可分离的特点,并且能够反映出加载顺序的影响。然后推导出该疲劳损伤累积模型在多级加载下的递推公式。经３种金属材料的疲劳试验数据验证结果表明,用该模型预测疲劳寿命,其结果令人满意的。     

含新型含能材料的 XLDB 推进剂能量及特征信号的预估

通过几种新型含能材料及常规材料对固体推进剂能量性能和特征信号影响的对比、分析,预估了几种新型高能量密度材料的应用前景。     

定应变下丁羟推进剂贮存寿命预估

采用高温加速老化法,研究了中燃速丁羟推进剂在受力（１５％定应变）状态下力学性能变化,预体了推进剂的受力与非受力（０％应变）状态下贮存寿命。结果表明：定应变的作用对推进剂的贮存寿命影响较大,推进剂在受力状态下的贮存寿命比非受力条件下的贮存寿命缩短了４年左右。     

材料腐蚀预测数学模型的研究

分别用灰色 GM( 1,1 )模型、动态数据双向差分模型对腐蚀试验数据进行了拟合和预测。结果表明 :灰色 GM( 1,1 )模型对腐蚀数据有较好的拟合和预测精度,且对数据有较好的适应性;动态数据双向差分模型对波动不大的腐蚀数据有较好的拟合和预测精度,对波动较大的腐蚀数据其拟合和预测的误差较大。并将两种模型和大气腐蚀研究中常用的幂函数模型进行了比较。     

含表面裂纹的复合材料层压板剩余强度的工程算法

表面裂纹可导致复合材料层压板的强度降低,针对一些对裂纹敏感的复合材料关键部件有必要计算裂纹对层压板剩余强度的影响。传统预测层压板剩余强度的方法均与层压板具体铺层方向有关,通过研究具有表面裂纹的碳纤维/环氧树脂层压板的剩余强度特性,提出了一种与铺层方向无关的预测层压板剩余强度的工程算法。首先,利用裂纹几何参数以及层压板相关力学性能参数对剩余强度进行快速估计,再基于内聚力单元建立含表面裂纹的复合材料层压板的有限元模型,通过对含表面裂纹的层压板的渐进损伤过程进行描述,研究了裂纹深度和长度对剩余强度的影响,验证了工程算法的合理性。     

基于二阶鲁棒滑模观测器的民用涡扇发动机气路故障诊断

针对状态估计器在航空发动机气路参数估计中响应迟缓、鲁棒性不强等问题,以未知输入重构的思路,提出了一种基于Super-twisting滑模观测器的航空发动机气路故障诊断方法。通过将健康参数考虑为未知输入,设计滑模切换项重构健康参数的变化量,由于避免了状态估计器设计中健康参数导数为零的假设,本文的方法在处理突变故障时拥有更快的响应速度。针对鲁棒性问题,提出了一种新的故障向量增广形式,通过将扰动项增广至健康参数向量中,观测器的重构信号能够同时估计出健康参数变化量以及扰动项的大小,实现扰动与部件故障的解耦,从而避免了不确定项对健康参数估计结果的影响。本文建立了民用涡扇发动机包线范围内的线性变参数模型,通过不同故障模式下的数值仿真,并与状态估计器比较,验证了方法的有效性。结果表明,设计的滑模观测器具有小于0.5%的估计误差,有效地提高了气路健康参数的估计速度,增强了对不确定性的鲁棒性。     

基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测

为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。     

雷达电源系统安全运行健康状态评估研究

雷达电源系统的运行状态直接影响整个雷达设备的安全性与性能指标的实现,如何实现雷达电源的 健康状态评估是亟待解决的问题。首先采用雷达电源正常状态下的健康特征数据训练自组织神经网络;然后 计算监测数据与训练后的自组织神经网络中权重向量的距离,将距离值归一化表示为健康度;最后利用试验数 据计算健康度,并实现健康分级。结果表明:该模型计算的健康度随电源老化时间变化整体呈现下降的特点, 该模型可以实现雷达电源健康状态评估。